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基于子空间分析的手背静脉识别算法研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着生物识别技术的不断发展，手背静脉识别技术已经成为了一个备受关注的研究领域。然而，在实际应用过程中，手背静脉识别要面临的问题很多，其中最主要的问题就在于如何提取有效的特征来进行识别。因此，本研究旨在通过子空间分析的方法，研究手背静脉图像的特征提取方法，使得识别精度得到进一步提高。
二、研究内容
1.对手背静脉图像进行预处理和特征提取，得到HV特征矩阵。
2.对HV特征矩阵进行PCA降维处理，得到主成分矩阵。
3.利用主成分矩阵计算同一类和不同类的子空间，得到对应子空间的投影矩阵。
4.分别用同一类和不同类的投影矩阵对测试图像进行投影处理，得到测试图像在不同子空间中的投影向量。
5.计算测试图像在不同子空间中的Mahalanobis距离，判断测试图像所属类别。
三、研究成果
1.完成了对手背静脉图像的预处理和HV特征提取。
2.完成了对HV特征矩阵的PCA降维处理，获取了主成分矩阵。
3.计算了同一类和不同类的子空间，得到了对应子空间的投影矩阵。
4.完成了对测试图像在不同子空间中的投影处理，并计算了Mahalanobis距离。
5.利用MATLAB编程实现了本研究所提出的基于子空间分析的手背静脉识别算法。
四、下一步工作
1.提高算法的鲁棒性和识别率，进一步优化特征提取方法。
2.对算法的效率进行优化，缩短识别时间。
3.利用大数据进行实验测试和验证算法性能。